机器学习基础3--python科学计算pandas(上) 地址:https://wangyeming.github.io/2018/09/04/marchine-learning-base-pandas-01/ 机器学习基础4--python科学计算pandas(下) 地址:https://wangyeming.github.io/2018/09/05/marchine-learning-base-pandas-02/ 机器学习基础5--python画图库matplotlib(上) 地址:htt…

思想:万物皆对象 作业 第一题: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 1] y = [1, 3, 0, 1] def plot_picture(x, y): plt.plot(x, y, color='r', linewidth='2', linestyle='--', marker='D', label='one') plt.xticks(list(range(-5,5,1))) plt.yticks…

基础 1.matplotlib绘图函数接收两个等长list,第一个作为集合x坐标,第二个作为集合y坐标 2.基本函数: animation.FuncAnimation(fig, update_point,data) fig是画布 update是绘画函数需自己定义,需要一个参数,会自动接收data,需要返回plt.plot对象,描述比较费解,看例子就好 data种类很多,包括总帧数(例1).当前帧数(即不设定data的默认参数,例2).返回迭代器的函数(例3).list(作业2) frames=2…

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题 D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容…

0 简单介绍 Matplotlib是一个Python语言的2D绘图库,它支持各种平台,并且功能强大,能够轻易绘制出各种专业的图像. 1 安装 pip install matplotlib 2 入门代码示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(100, 201) plt.plot(data) 结果: 对照着这个线形图,我们来讲解一下三行代码的逻辑: 通过np.arange(100, 201)生成一个…

二元正态分布可视化本体 由于近来一直再看kaggle的入门书(sklearn入门手册的感觉233),感觉对机器学习的理解加深了不少(实际上就只是调包能力加强了),联想到假期在python科学计算上也算是进行了一些尝试学习,觉得还是需要学习一下机器学习原理的,所以重新啃起了吴恩达的cs229,上次(5月份的时候?)就是在多元高斯分布这里吃的瘪,看不下去了,这次觉定稳扎稳打,不求速度多实践实践,尽量理解数学原理,所以再次看到这部分时决定把这个分布复现出来,吴恩达大佬用的matlab,我用的pytho…

matplotlib官方文档 使用Matplotlib,能够轻易生成各种图像,例如:直方图.波谱图.条形图.散点图等. 入门代码实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, "y*-",label="y=sin(x)") # 把x;y函数画出来,用黄色的*-线 plt.plot(x…

为什么要绘图? 一个图表数据的直观分析,下面先看一组北京和上海上午十一点到十二点的气温变化数据: 数据: 这里我用一段代码生成北京和上海的一个小时内每分钟的温度如下: import random count = range(60) beijing = [random.uniform(1, 5) for i in count] shanghai = [random.uniform(15, 18) for j in count] print(beijing, shanghai, sep="\n&qu…

 『教程』L0.L1与L2范数 一.L0范数.L1范数.参数稀疏 L0范数是指向量中非0的元素的个数.如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话,就是希望W的大部分元素都是0,换句话说,让参数W是稀疏的. 既然L0可以实现稀疏,为什么不用L0,而要用L1呢?一是因为L0范数很难优化求解(NP难问题),二是L1范数是L0范数的最优凸近似,而且它比L0范数要容易优化求解.所以大家才把目光和万千宠爱转于L1范数. 总结:L1范数和L0范数可以实现稀疏,L1因具有比L0更好的优化求解特性而被广泛应用.…

SoftMax实际上是Logistic的推广,当分类数为2的时候会退化为Logistic分类 其计算公式和损失函数如下, 梯度如下, 1{条件} 表示True为1,False为0,在下图中亦即对于每个样本只有正确的分类才取1,对于损失函数实际上只有m个表达式(m个样本每个有一个正确的分类)相加, 对于梯度实际上是把我们以前的最后一层和分类层合并了: 第一步则和之前的求法类似,1-概率 & 0-概率组成向量,作为分类层的梯度,对batch数据实现的话就是建立一个(m,k)的01矩阵,直接点乘控制开…